Exploratory Factor Analysis of Iranian Construction Labor Productivity
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس بین المللی مدیریت پروژه
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 556
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPMC12_012
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Construction projects labor costs consist 30 to 50% of overall project costs. Hence,numerous studies have been done on the labor productivity issue. Besides, use of statistical analysis in order to identifycritical features in construction engineering practice is reasonably wide. This study attempted to identify the new potential factors and evaluate the most significant factors. To this aim, the objective of study is to identify potential factors affecting labor productivity in the current state of Iranconstruction industry and evaluate them.Therefore, an intensive literature review has been done toidentify the most critical factors affecting labor productivity. Consequently, Exploratory Factor Analysis (EFA) applied to reduce the number of variables. From the study, the authors find out that Lack of required tools and/or equipment , Age , Rework , Payment delays , Accidents duringconstruction and Misunderstanding between labors are the most dominant affectingfactors on labor productivity in Iran construction industry.The results of the study seem to be efficient for any participants in the construction industry and academia, particularly those who are involved in Iran or Middle East construction projects
کلیدواژه ها:
نویسندگان
KiyanooshGolchin Rad
PhD. Candidate, Interdisciplinary Program of Construction Engineering and Management, Pukyong National University, Yongso-ro 45, Nam-gu, Busan 48513, South Korea
Soo-Yong Kim
Professor, Department of Civil Engineering, Pukyong National University, Yongso-ro 45, Nam-gu, Busan 48513, South Korea
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :